本发明涉及的是一种运输路线规划技术，尤其是一种车间、物流输送路径技术，具体地说是一种输送线路径规划方法。
背景技术：
输送线的功能主要是完成物品的输送、分拣等任务。在生产车间、物流中心和其他传输的场景中，采用各类输送机组成的完整而有序、完成特定功能的输送链，就称为输送线。随着现代物流系统以及工业生产线的发展，输送线的需求更加复杂化、多样化，路径规划面临较多的挑战。一条输送线中各个输送机之间构成复杂的拓扑关系，从某入口到某出口可能会出现多条路径，不同路径根据传送距离、传送时间和一定的约束等存在优劣之分。如何选择最优的可行输送路径，成为输送线路径规划的重要研究内容。
技术实现要素：
本发明的目的在提供一种能在输送线运行过程中根据输送需求寻找到最优的可行输送路径的方法。
本发明的技术方案是：
一种输送线路径规划方法，其特征在于它包括以下步骤：
步骤一：获取输送线中输送机的类型、输送长度、连接关系，并建立输送线环境结构模型；
步骤二，提取入口、移载、出口为节点，通过节点之间的标准输送机当量总数来评价路径长度，进一步简化输送线拓扑结构模型；
步骤三，采用迪杰斯特拉算法和改进的蚁群算法求解不同规模输送线的路径规划；
步骤四，依据输送线在实际应用中常见的务必经过某些节点和某些路段拥堵两种约束情况，改进步骤三中的路径规划算法。
输送线拓扑结构模型的建立包括：
以各类输送机为基本单元，将输送线拆解为一系列模块，记录各个模块的输送长度，采用有向图的数据结构来构建个模块之间的关系；
假定输送线有n个模块，构成图G＝(V,E)的n个顶点，即V＝{v0,v1,...,vn-1}，则G中各顶点之间的关系可用一个n×n的矩阵A表示，且矩阵的元素为
A[i][j]等于1，表示模块i和模块j之间有连接，且连接方向为从模块i指向模块j；A[i][j]等于0，则表示模块i和模块j无任何方向的连接。
所述的简化输送线拓扑结构模型，包括：
(1)核心节点提取，结构简化；
输送线中只有移载输送机模块能完成三个或四个方向的路径选择；作为入口或出口的输送机模块是整个输送线的结构边界；而其它模块只具有传输功能，相互连接路径唯一，不存在路径选择；根据上述特点，以入口、出口、三个或四个方向的移载输送机作为节点，节点之间的其它输送机连接作为加权路径，对输送线图结构进行简化；
(2)加权路径长度计算方法；
采用标准输送机当量总数来计算加权路段长度，计算方法为：
Qij为从i节点到j节点路段上的标准输送机当量总数，m为输送机类型总数，k(1,2,3…,m)为输送机类型标号，qk为该路径上第k类输送机的数量，fk为第k类输送机的当量换算系数，以直线传送输送机为参考基准进行取值并根据实际情况调整。
输送线路径规划算法，包括：
对于规模较小的输送线，应用迪杰斯特拉算法求解输送线的最短路径；
对于规模较大的输送线，采用改进的蚁群算法求解输送线的最短路径；对传统蚁群算法的启发函数进行改进，增加目标节点对选择下一节点的影响，改进后的启发函数：
ηij(t)＝1/(dij+djg)
式中，dij为节点i到节点j的路段长度，djg为节点j到目标节点之间的路段长度；进而得到蚂蚁k在t时刻由节点i转移到节点j的概率为：
式中，τij(t)为t时刻在路段(i,j)上的信息量，α为信息素启发因子，β为期望启发因子，allowedk为蚂蚁k可选择节点的集合。
实际工况约束下的输送线路径规划算法调整策略，包括：
(1)务必经过某些节点约束下的规划策略；
假设路径必须包含某节点N，对所述的输送线路径规划算法作如下策略修正：先求解从起点到节点N的最短路径及长度，再求解从节点N到终点的最短路径及长度，最后进行拼接组合即可；该处理策略可以扩展应用于必须包含多个节点的路径规划问题；
(2)某些路段拥堵约束下的规划策略；
假设当前搜索到的最短路径上的路段P(i,j)较为拥堵，对所述的输送线路径规划算法作如下策略修正：可以根据拥堵的情况，通过适当的权数来增加路段P(i,j)的路段长度；这种处理策略可以提高选择其他较通畅路径的概率，进而达到最短路径修正的目的。
本发明有以下有益效果：
1.本发明完成了输送线拓扑结构的模型建立，并采用标准输送机当量总数来衡量路段长度，对结构模型进行简化，为解决输送线路径规划的相关问题奠定基础；
2.本发明使用改进的蚁群算法求解规模较大输送线的路径规划，避免传统蚁群算法的完全贪心规则而陷入局部最优的问题，使得路径规划的质量有较大提升；
3.本发明针对输送线在实际应用中常见的务必经过某些节点和某些路段拥堵两种约束情况，采用分段拼接和路径长度加权两种调整策略对算法进行修正，提升了输送线的智能化和适应性。
附图说明
图1本发明的输送线路径规划算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
如图1所示。
一种输送线路径规划方法，它包括以下步骤：
步骤一：获取输送线中输送机的类型、输送长度、连接关系，并建立输送线环境结构模型；
步骤二，提取入口、移载、出口为节点，通过节点之间的标准输送机当量总数来评价路径长度，进一步简化改进输送线环境结构模型；
步骤三，采用迪杰斯特拉算法和改进的蚁群算法求解不同规模输送线的路径规划；
步骤四，依据输送线在实际应用中常见的务必经过某些节点和某些路段拥堵两种约束情况，改进步骤三中的路径规划算法。
其中：输送线拓扑结构模型的建立是指：
以各类输送机为基本单元，将输送线拆解为一系列模块，记录各个模块的输送长度，采用有向图的数据结构来构建个模块之间的关系。
假定输送线有n个模块，构成图G＝(V,E)的n个顶点，即V＝{v0,v1,...,vn-1}，则G中各顶点之间的关系可用一个n×n的矩阵A表示，且矩阵的元素为:
其中，A[i][j]等于1，表示模块i和模块j之间有连接，且连接方向为从模块i指向模块j；A[i][j]等于0，则表示模块i和模块j无任何方向的连接。
输送线拓扑结构模型的简化，包括：
(1)核心节点提取，结构简化
输送线中只有移载输送机模块可以完成三个或四个方向的路径选择；作为入口或出口的输送机模块是整个输送线的结构边界；而其它模块只具有传输功能，相互连接路径唯一，不存在路径选择。根据上述特点，本文将以入口、出口、三个或四个方向的移载输送机作为节点，节点之间的其它输送机连接作为加权路径，对输送线图结构进行简化。
(2)加权路径长度计算方法
采用标准输送机当量总数来计算加权路段长度，计算方法为：
其中，Qij为从i节点到j节点路段上的标准输送机当量总数，m为输送机类型总数，k(1,2,3…,m)为输送机类型标号，qk为该路径上第k类输送机的数量，fk为第k类输送机的当量换算系数，以直线传送输送机为参考基准进行取值，具体可根据实际情况调整。
不同规模输送线的路径规划算法，包括：
对于规模较小的输送线，应用迪杰斯特拉算法求解输送线的最短路径。
对于规模较大的输送线，采用改进的蚁群算法求解输送线的最短路径。对传统蚁群算法的启发函数进行改进，增加目标节点对选择下一节点的影响，改进后的启发函数：
ηij(t)＝1/(dij+djg)
其中，dij为节点i到节点j的路段长度，djg为节点j到目标节点之间的路段长度。进而得到蚂蚁k在t时刻由节点i转移到节点j的概率为：
其中，τij(t)为t时刻在路段(i,j)上的信息量，α为信息素启发因子，β为期望启发因子，allowedk为蚂蚁k可选择节点的集合。
实际工况约束下的输送线路径规划算法调整策略，包括：
(1)务必经过某些节点约束下的规划策略
假设路径必须包含某节点N，对步骤三中的算法修正策略如下：先求解从起点到节点N的最短路径及长度，再求解从节点N到终点的最短路径及长度，最后进行拼接组合即可。该处理策略可以扩展应用于必须包含多个节点的路径规划问题。
(2)某些路段拥堵约束下的规划策略
假设当前搜索到的最短路径上的路段P(i,j)较为拥堵，对要求4中的算法修正策略如下：可以根据拥堵的情况，通过适当的权数来增加路段P(i,j)的路段长度。这种处理策略可以提高选择其他较通畅路径的概率，进而达到最短路径修正的目的。
本发明的具体应用方法：
首先建立输送线的拓扑结构模型并简化，再针对每个输送任务，采用本发明的路径规划方法得到最优可行路径。流程如下：
首先判断输送需求是否为无任何约束的一般最短路径规划问题；
如果不是，则对务必经过某些点的约束进行分段拼接改进，对路段拥堵约束进行路径长度加权改进；如果是，则继续；
初始化求解最优路径的段数，开始求解；
如果当前求解段的节点数较大，则优先采用改进的蚁群算法求解；否则采用迪杰斯特拉算法求解；
如果可以得出最优路径，则判断当前求解段是否为该路径规划的最后一段；
如果不是，则循环求解下一段；如果是，则继续；
最后，合并各段最优路径，求得最终结果。
本发明未涉及部分与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。